深度学习福利入门到精通第二讲——AlexNet模型
Hinton课题组在2012年的ILSVRC比赛中使用AlexNet搭建卷积神经网络模型,并一举夺得冠军,在识别准确率上比第二名支持向量机(SVM)有一定优势。
其架构如图所示
因为前面的卷积和最大池化和之前一讲的类似就不再重复,主要讲最后几层
1)FC6为第一个全连接层输入维度6*6*256,首先进行扁平化处理变成1*9216,因为要求输出1*4096,所以乘以9216*4096的矩阵
2)FC7为第二个全连接层输入输出都是1*4096,所以乘以一个4096*4096的矩阵
3)FC8为第三个全连接层,输入1*4096,输出1*1000,乘以4096*1000矩阵
4)output层,对应输入图像的1000个类别的可能性,所以最后是1*1000的数据输入softmax
output为输出层,
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